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관성센서 기반 보행 분석 시스템 구현

Implementation of Gait Analysis System Based on Inertial Sensors

재활복지공학회논문지 = Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology, v.9 no.2, 2015년, pp.137 - 144  

조재성 (한양대학교 의용생체공학과) ,  강신일 (한양대학교 생체의공학과) ,  이기혁 (한양대학교 생체의공학과) ,  장성호 (한양대학교병원 재활의학교실) ,  김인영 (한양대학교 의공학교실) ,  이종실 (한양대학교 의공학연구소)

초록
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본 논문은 하지의 움직임을 측정하고 분석할 수 있는 관성센서 기반 보행분석 시스템에 관한 것이다. 본 시스템 구현을 위해 자이로스코프, 가속도계 및 지자계 신호를 이용한 자세 방위 측정장치 모듈을 일체형으로 개발하였으며, 다수의 모듈을 환자의 분절에 부착하여 공간상에서 각 분절의 방위각을 제공할 수 있도록 하였다. 또한 재활과 관련된 많은 응용에 있어 중요한 생체역학 측정값인 신체 분절간의 관절각을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 개발한 자세 방위 측정장치 모듈의 성능을 평가하기 위하여 3차원 공간상의 변위 및 방위를 밀리미터 해상도로 제공할 수 있는 Vicon을 참조 측정 시스템으로 이용하였으며, yaw와 pitch에서 1.08, 1.72도의 평균 제곱근 오차를 얻을 수 있었다. 보행 분석 시스템의 성능 검증을 위하여 7개의 AHRS 모듈을 하지에 부착하고 고관절, 무릎, 발목에 대한 관절각을 계산하여, Vicon과의 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과 본 연구에서 개발한 시스템은 뇌졸중 후 회복단계 동안 사지 및 보행 동작을 실시간으로 분석, 제공함으로서 재활의 효과, 난이도 조절 및 피드백 요소를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we present an inertial sensor-based gait analysis system to measure and analyze lower-limb movements. We developed an integral AHRS(Attitude Heading Reference System) using a combination of rate gyroscope, accelerometer and magnetometer sensor signals. Several AHRS modules mounted on ...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구는 뇌졸중 후 회복단계 동안 보행 분석을 실시간으로 제공하기 위하여 관성센서 기반 보행분석 시스템을 개발하였다. 특히, 다수의 모듈을 환자의 분절에 부착하여 공간상에서 각 분절의 방위각을 제공할 수 있도록 하였다.
  • 본 연구에서는 관성센서를 이용하여 재활 시 해당 신체 부위의 동역학 정보를 정량적으로 분석, 제공하기 위한 보행 분석 시스템을 개발하였다. 특히, 기 개발 되어진 AHRS(Attitude Heading Reference System)을[10] 기반으로 자이로스코프와 가속도계/지자계 센서를 일체형으로 교체 및 소형화된 AHRS 모듈을 개발하였으며, 이들 모듈을 신체의 각 분절에 부착하여 각 분절의 방위 정보를 블루투스 무선통신을 통해 PC로 전송하고 움직임을 분석 할 수 있도록 하였다.
  • 본 연구에서는 신체의 각 분절에 부착하여 각 분절의 동역학적 움직임을 객관적으로 측정할 수 있는 관성센서 기반 자세·방위 측정장치 모듈을 설계 제작하였다.
  • 본 연구에서는 인체 각 분절에 부착한 AHRS 모듈로부터 전송된 각 분절의 방위각인 오일러각을 기반으로 하여 신체 분절간의 관절각을 보행 주기별로 처리 할 수 있도록 하였다[1,13]. 보행주기는 무릎관절각을 기반으로 구분한 것이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
편마비란 무엇인가? 편마비는 CVA (Cerebral Vascular Accident)에 따라 발생하는 전형적인 장애이다. 뇌의 영역에 공급하는 동맥의 혈액이 급격히 응고 또는 파열에 의해 중단되었을 때 뇌졸중이 생긴다.
기존의 광학식 카메라의 단점을 보완하기 위해 어떠한 보행 분석을 사용하는가? 이러한 단점을 보완하기 위하여 최근 연구에서는 관성센서(IMU: Inertial Measurement Units)를 이용한 보행 분석 연구들이 진행되어 오고 있다[7-9]. 관성센서 즉, 자이로스코프(Gyroscope), 가속도계(Accelerometer), 지자계(Magnetometer) 센서를 이용하여 중력과 각속도 등을 측정할 수 있으며, 자이로스코프를 이용한 오일러각 yaw, pitch, roll 축 각도에 대한 변화를 검출 할 수 있다. 관성센서는 상기 기술한 모션 트래킹 센서와 달리 작은 사이즈와 적은 비용, 높은 정확성을 가지고 있으며, 휴대하기가 용이해 뇌졸중 환자로 하여금 보행 분석을 하는데 공간적 제약이 없다는 장점이 있다.
뇌졸중의 원인에는 어떠한 것들이 있는가? 뇌의 영역에 공급하는 동맥의 혈액이 급격히 응고 또는 파열에 의해 중단되었을 때 뇌졸중이 생긴다. 뇌졸중의 가장 빈번한 원인은 내경동맥이나 중대뇌 동맥 (76 %) 또는 대뇌 반구 운동 영역의 혈전증, 추골 동맥의 유사한 병리은 뇌간손상 (15 %)을 일으키며. 출혈은 뇌졸중 (9 %)로서 드문 원인이다[1]. 이러한 증상들은 심혈관 질환의 악화와 뇌졸중을 일으키는 원인이 되며, 발병 후 한쪽 상지 혹은 하지의 운동 기능을 손상시켜 균형 감각을 상실하게 된다[2].
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참고문헌 (13)

  1. Perry J, Gait Analysis: Normal and PathologicalFunction. New Jersey: Slak Inc, pp.281-340, 2010. 

  2. F.M. Ivey, C.E. Hafer-Macko, and R.F. Macko, "Exercise rehabilitation after stroke," The Journal of the American Society for Experimental NeuroTherapeutics, vol.3, no.4, pp.439-450, 2006. 

  3. J.D. Richards, A. Pramanik, L. Sykesand and V.M. Pomeroy, "A comparison of knee kinematic characteristics of stroke patients and age-matched healthy volunteers," Clinical Rehabilitation, vol.17, no.5, pp.565-571, 2003. 

  4. A.A. Carmo, A.F.R. Kleiner, P.H. Lodo da Costa and R.M.L. Barros, "Three-dimensional kinematic analysis of upper and lower limb motion during gait of post-stroke patients," Brazilian Jounal of Medical and Biological Research, vol.45, no.6, pp. 537-545, 2012. 

  5. Chen CL, and Chen HC, "Gait Performance with Compensatory Adaptations in Stroke Patients with Different Degrees of Motor Recovery," Am J Phys Med Rehabil, vol.43, no.4, pp.413-420, vol.82, no.12, pp. 925-935, 2003. 

  6. H. Zheng, N.D. Black, and N.D. Harris, "Position-sensing technologies for movement analysis in stroke rehabilitation," Medical & Biological Engineering & Computing, vol.43, no.4, pp.413-420, 2005. 

  7. J. Boudarham, N. Roche, D. and Pradon, C. Bonnyaud, "Variation in kinematics during clinical gait analysis in stroke patients," Plos One, vol.8, no.6, 2013. 

  8. Yuta Karasawa and Yuta Teruyama, "A Trial of Making Reference Gait Data for Simple Gait Evaluation System with Wireless Inertial Sensors," 35th Annual International Conference of the IEEE EMBS, Osaka, Japan, July. 2013. 

  9. R.K. Begg and W.A. Sparrow, "Ageing effects on knee and ankle joint angles at key events and phase of the gait cycle," Journal of Medical Engineering & Technology, vol.30, no.6, pp.382-389, 2006. 

  10. Sebastian O.H. Madwick, Andrew J.L. Harrison, and Ravi Vaidyanathan, "Estimation of IMU and MARG orientation using a gradient descent algorithm," IEEE International Conference on Rehabilitation Robotics, Zurich, Switzerland, Sept. 2005. 

  11. 강신일, 조재성, 임도형, 이종실, 김인영, "재활을 위한 관성센서 기반 모션 분석 시스템 구현," 한국재활복지공학회 2014, 제7권, 제2호, pp. 47-54, 2013. 

  12. A. Brennan, J. Zhang, K. Deluzio, Q.Li, "Quantification of inertial sensor-based 3D joint angle measurement accuracy using an instrumented gimbal," Gait & Posture, vol. 34, pp. 320-323, 2011. 

  13. T. Cloete, and C. Scheffer, "Benchmarking of a full-body inertial motion capture system for clinical gait analysis," presented at 30th Annual nternational IEEE EMBS Conference, 2008. 

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